Optimization and Representativeness of Atmospheric Chemical Sampling by Hovering Unmanned Aerial Vehicles Over Tropical Forests
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Atmospheric chemical species play critical roles in ecosystem functioning and climate, but spatially resolving near‐surface concentrations has been challenging. In this regard, hovering unmanned aerial vehicles (UAVs) represent an emerging technology. The study herein provides guidance for optimized atmospheric sampling by hovering copter‐type UAVs. Large‐eddy simulations are conducted for species having chemical lifetimes ranging from reactive (i.e., 10 2 s) to long‐lived (i.e., 10 8 s). The case study of fair‐weather conditions over an equatorial tropical forest is used because of previous UAV deployments in this region. A framework is developed of influence length and horizontal shift of upwind surface emissions. The framework quantifies the length scale of the contribution of upwind forest emissions to species concentrations sampled by the downwind hovering UAV. Main findings include the following: (1) sampling within an altitude that is no more than 200 m above the canopy is recommended for both high‐ and intermediate‐reactivity species because of the strong decrease in species concentration even in a highly turbulent atmosphere; (2) sampling durations of at least 5 and 10 min are recommended for intermediate‐ and high‐reactivity species, respectively, because of the effects of atmospheric turbulence; and (3) in the case of heterogeneity of emissions across the underlying landscape, maximum recommended altitudes are presented for horizontal sampling strategies that can resolve the variability in the landscape emissions. The coupled effects of emission rate, wind speed, species lifetime, turbulence, and UAV sampling duration on influence length must all be considered for optimized and representative sampling over forests.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».